সেখর সারুক্কাই - সাইবারসিকিউরিটি@ইউসি বার্কলে
25 অক্টোবর, 2024 6 মিনিট পড়া
পূর্ববর্তী ব্লগে , আমরা এআই কপিলট, এমন সিস্টেম যা কাজ এবং সিদ্ধান্তে সহায়তা করে কিন্তু এখনও মানুষের ইনপুটের উপর নির্ভর করে, এর সাথে সম্পর্কিত নিরাপত্তা চ্যালেঞ্জগুলি অন্বেষণ করেছি। আমরা ডেটা বিষক্রিয়া, অনুমতির অপব্যবহার এবং দুর্বৃত্ত এআই কপিলটদের মতো ঝুঁকি নিয়ে আলোচনা করেছি। ল্যাংগ্রাফ এবং অটোজেন- এর মতো এআই এজেন্টিক ফ্রেমওয়ার্কের আবির্ভাবের সাথে এআই সিস্টেমগুলি এগিয়ে যাওয়ার সাথে সাথে নিরাপত্তা ঝুঁকির সম্ভাবনা বৃদ্ধি পায় - বিশেষ করে এআই অটোপাইলটগুলির সাথে, এআই বিকাশের পরবর্তী স্তর।
আমাদের সিরিজের এই চূড়ান্ত ব্লগে, আমরা লেয়ার 3: AI অটোপাইলটস- স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টিক সিস্টেমের উপর ফোকাস করব যা সামান্য বা কোন মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে। যদিও তারা টাস্ক অটোমেশন এবং অপারেশনাল দক্ষতার জন্য অসাধারণ সম্ভাবনা অফার করে, এআই অটোপাইলটগুলিও গুরুত্বপূর্ণ নিরাপত্তা ঝুঁকির পরিচয় দেয় যা নিরাপদ স্থাপনা নিশ্চিত করতে সংস্থাগুলিকে অবশ্যই সমাধান করতে হবে।
এআই অটোপাইলটের সুবিধা এবং ঝুঁকি
এজেন্টিক সিস্টেমগুলি বড় ভাষা মডেল (LLM) এবং পুনরুদ্ধার-বর্ধিত প্রজন্ম (RAGs) এর উপর তৈরি করে। তারা আত্মবিশ্লেষণ, কার্য বিশ্লেষণ, ফাংশন কলিং এবং অন্যান্য এজেন্ট বা মানুষকে তাদের কাজগুলি সম্পূর্ণ করার জন্য ব্যবহার করার মাধ্যমে পদক্ষেপ নেওয়ার ক্ষমতা যুক্ত করে। এর জন্য এজেন্টদের এজেন্ট এবং মানুষের পরিচয় সনাক্ত এবং যাচাই করার পাশাপাশি কর্ম এবং ফলাফলগুলি বিশ্বাসযোগ্য তা নিশ্চিত করার জন্য একটি কাঠামো ব্যবহার করতে হবে। লেয়ার 1-এ একজন মানুষের সাথে LLM ইন্টারঅ্যাক্ট করার সহজ দৃশ্যটি এজেন্টদের গতিশীলভাবে গঠিত গ্রুপের একটি সংগ্রহ দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয় যারা একটি কাজ সম্পূর্ণ করতে একসাথে কাজ করে, নিরাপত্তা উদ্বেগকে বহুগুণ বাড়িয়ে দেয়। আসলে, Anthropic থেকে Claude-এর সাম্প্রতিকতম রিলিজটি হল এমন একটি বৈশিষ্ট্য যা AI কে আপনার পক্ষে কম্পিউটার ব্যবহার করতে দেয় , AI-কে স্বায়ত্তশাসিতভাবে একটি কাজ সম্পূর্ণ করার জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে সক্ষম করে - ব্যবহারকারীদের জন্য একটি আশীর্বাদ এবং নিরাপত্তা লোকেদের জন্য একটি চ্যালেঞ্জ৷
1. দুর্বৃত্ত বা প্রতিপক্ষ স্বায়ত্তশাসিত কর্ম
এআই অটোপাইলটরা পূর্বনির্ধারিত উদ্দেশ্যের উপর ভিত্তি করে স্বাধীনভাবে কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম। যাইহোক, এই স্বায়ত্তশাসন দুর্বৃত্ত কর্মের ঝুঁকি উন্মুক্ত করে, যেখানে একটি অটোপাইলট প্রোগ্রামিং ত্রুটি বা প্রতিপক্ষের ম্যানিপুলেশনের কারণে উদ্দিষ্ট আচরণ থেকে বিচ্যুত হতে পারে। দুর্বৃত্ত AI সিস্টেমগুলি ডেটা লঙ্ঘন থেকে অপারেশনাল ব্যর্থতা পর্যন্ত অনাকাঙ্ক্ষিত বা ক্ষতিকারক ফলাফলের কারণ হতে পারে ।
উদাহরণস্বরূপ, একটি এআই অটোপাইলট গুরুত্বপূর্ণ অবকাঠামো ব্যবস্থা পরিচালনা করে ভুলভাবে ইনপুট ডেটা বা প্রোগ্রামিং তদারকির কারণে দুর্ঘটনাক্রমে পাওয়ার গ্রিড বন্ধ করে দিতে পারে বা প্রয়োজনীয় ফাংশনগুলি অক্ষম করতে পারে। একবার গতিতে সেট হয়ে গেলে, এই দুর্বৃত্ত ক্রিয়াগুলি অবিলম্বে হস্তক্ষেপ ছাড়া বন্ধ করা কঠিন হতে পারে।
প্রতিপক্ষের আক্রমণগুলি এআই অটোপাইলটদের জন্য একটি গুরুতর হুমকি সৃষ্টি করে, বিশেষ করে এমন শিল্পগুলিতে যেখানে স্বায়ত্তশাসিত সিদ্ধান্তগুলি গুরুতর পরিণতি হতে পারে। আক্রমণকারীরা সূক্ষ্মভাবে ইনপুট ডেটা বা পরিবেশকে ম্যানিপুলেট করে এআই মডেলকে ভুল সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য প্রতারণা করতে পারে। এই প্রতিকূল আক্রমণগুলি প্রায়শই AI সিস্টেমের সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়ার দুর্বলতাগুলিকে কাজে লাগিয়ে, সনাক্ত না করার জন্য ডিজাইন করা হয়।
উদাহরণস্বরূপ, একটি স্বায়ত্তশাসিত ড্রোনকে আক্রমণকারীরা পরিবেশের সূক্ষ্মভাবে পরিবর্তন করে তার উড্ডয়নের পথ পরিবর্তন করতে হেরফের হতে পারে (উদাহরণ: ড্রোনের পথে এমন বস্তু স্থাপন করা যা এর সেন্সরগুলিকে ব্যাহত করে)। একইভাবে, রাস্তার চিহ্ন বা চিহ্নগুলিতে ছোট, অদৃশ্য পরিবর্তনের কারণে স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনগুলিকে থামাতে বা সরে যেতে প্রতারিত হতে পারে।
প্রশমন টিপ : প্রত্যাশিত AI আচরণ থেকে কোনও বিচ্যুতি সনাক্ত করতে রিয়েল-টাইম পর্যবেক্ষণ এবং আচরণগত বিশ্লেষণ প্রয়োগ করুন। স্বায়ত্তশাসিত ব্যবস্থা অবিলম্বে বন্ধ করার জন্য ব্যর্থ-নিরাপদ ব্যবস্থা স্থাপন করা উচিত যদি তারা অননুমোদিত ক্রিয়াকলাপ চালানো শুরু করে। প্রতিকূল আক্রমণ থেকে রক্ষা করার জন্য, সংস্থাগুলিকে শক্তিশালী ইনপুট বৈধতা কৌশল প্রয়োগ করা উচিত এবং এআই মডেলগুলির ঘন ঘন পরীক্ষা করা উচিত। প্রতিকূল প্রশিক্ষণ, যেখানে AI মডেলগুলিকে ম্যানিপুলিটিভ ইনপুটগুলি চিনতে এবং প্রতিরোধ করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, এআই অটোপাইলটগুলি এই হুমকিগুলি সহ্য করতে পারে তা নিশ্চিত করার জন্য অপরিহার্য।
2. স্বচ্ছতা এবং নৈতিক ঝুঁকির অভাব
AI অটোপাইলটরা সরাসরি মানব তদারকি ছাড়াই কাজ করে, জবাবদিহিতার সমস্যাগুলি আরও জটিল হয়ে ওঠে । যদি একটি স্বায়ত্তশাসিত ব্যবস্থা একটি খারাপ সিদ্ধান্ত নেয় যার ফলে আর্থিক ক্ষতি, অপারেশনাল ব্যাঘাত বা আইনি জটিলতা দেখা দেয়, তাহলে দায়িত্ব নির্ধারণ করা কঠিন হতে পারে। সুস্পষ্ট জবাবদিহিতার এই অভাব উল্লেখযোগ্য নৈতিক প্রশ্ন উত্থাপন করে, বিশেষ করে এমন শিল্পে যেখানে নিরাপত্তা এবং ন্যায্যতা সর্বাগ্রে।
নৈতিক ঝুঁকিও দেখা দেয় যখন এই সিস্টেমগুলি ন্যায্যতা বা নিরাপত্তার চেয়ে দক্ষতাকে অগ্রাধিকার দেয়, সম্ভাব্য বৈষম্যমূলক ফলাফল বা সিদ্ধান্ত যা সাংগঠনিক মূল্যবোধের সাথে সাংঘর্ষিক হয়। উদাহরণস্বরূপ, নিয়োগের ব্যবস্থায় একটি এআই অটোপাইলট অসাবধানতাবশত বৈচিত্র্যের তুলনায় খরচ-সঞ্চয় ব্যবস্থাকে অগ্রাধিকার দিতে পারে, যার ফলে পক্ষপাতমূলক নিয়োগের অনুশীলন হয়।
প্রশমন টিপ : এআই অটোপাইলটগুলিকে সাংগঠনিক মূল্যবোধের সাথে সারিবদ্ধ করা নিশ্চিত করতে জবাবদিহিতার কাঠামো এবং নৈতিক তদারকি বোর্ড স্থাপন করুন। এআই সিদ্ধান্ত গ্রহণের নিরীক্ষণের জন্য নিয়মিত অডিট এবং নৈতিক পর্যালোচনা পরিচালনা করা উচিত এবং স্বায়ত্তশাসিত ক্রিয়াকলাপ থেকে উদ্ভূত সম্ভাব্য আইনি সমস্যাগুলি পরিচালনা করার জন্য স্পষ্ট জবাবদিহিতা কাঠামো স্থাপন করা উচিত।
3. এজেন্ট পরিচয়, প্রমাণীকরণ এবং অনুমোদন
মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমের একটি মৌলিক সমস্যা হল এজেন্টদের পরিচয় প্রমাণীকরণ এবং ক্লায়েন্ট এজেন্টের অনুরোধ অনুমোদন করা। এটি একটি চ্যালেঞ্জ তৈরি করতে পারে যদি এজেন্টরা অন্য এজেন্ট হিসাবে মাস্করেড করতে পারে বা যদি এজেন্টের পরিচয়ের অনুরোধ জোরালোভাবে যাচাই করা না যায়। একটি ভবিষ্যত বিশ্বে যেখানে বর্ধিত-সুবিধাপ্রাপ্ত এজেন্টরা একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে এবং কাজগুলি সম্পূর্ণ করে, সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত অনুমোদন নিয়ন্ত্রণগুলি কঠোরভাবে প্রয়োগ করা না হলে তা তাৎক্ষণিক এবং সনাক্ত করা কঠিন হতে পারে।
যেহেতু বিশেষ এজেন্টরা একে অপরের সাথে প্রসারিত হয় এবং সহযোগিতা করে, এটি এজেন্টের পরিচয় এবং তাদের প্রমাণপত্রের অনুমোদনের জন্য ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে যাতে এন্টারপ্রাইজগুলিতে কোনও দুর্বৃত্ত এজেন্ট অনুপ্রবেশ না হয়। একইভাবে, অনুমতিমূলক স্কিমগুলিকে এজেন্ট শ্রেণীবিভাগ-, ভূমিকা- এবং কার্য সমাপ্তির জন্য ফাংশন-ভিত্তিক স্বয়ংক্রিয় ব্যবহারের জন্য অ্যাকাউন্ট করতে হবে।
প্রশমন টিপ : প্রতিপক্ষের আক্রমণ থেকে রক্ষা করতে, সংস্থাগুলিকে শক্তিশালী ইনপুট বৈধতা কৌশল প্রয়োগ করা উচিত এবং AI মডেলগুলির ঘন ঘন পরীক্ষা করা উচিত। প্রতিকূল প্রশিক্ষণ, যেখানে AI মডেলগুলিকে ম্যানিপুলিটিভ ইনপুটগুলি চিনতে এবং প্রতিরোধ করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, এআই অটোপাইলটগুলি এই হুমকিগুলি সহ্য করতে পারে তা নিশ্চিত করার জন্য অপরিহার্য।
4. স্বায়ত্তশাসনের উপর অতিরিক্ত নির্ভরতা
যেহেতু সংস্থাগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে এআই অটোপাইলট গ্রহণ করছে, অটোমেশনের উপর অতিরিক্ত নির্ভরতার ক্রমবর্ধমান ঝুঁকি রয়েছে। এটি ঘটে যখন সমালোচনামূলক সিদ্ধান্তগুলি সম্পূর্ণরূপে মানব তদারকি ছাড়াই স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেমে ছেড়ে দেওয়া হয়। যদিও এআই অটোপাইলটগুলি রুটিন কাজগুলি পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, সমালোচনামূলক সিদ্ধান্তগুলি থেকে মানুষের ইনপুট অপসারণ করা অপারেশনাল ব্লাইন্ড স্পট এবং অনাক্ত ত্রুটির কারণ হতে পারে। এটি এজেন্টদের দ্বারা নেওয়া স্বয়ংক্রিয় সরঞ্জাম আহ্বানের মাধ্যমে উদ্ভাসিত হয়। এটি একটি সমস্যা যেহেতু, অনেক ক্ষেত্রে, এই এজেন্টদের এই ক্রিয়াকলাপগুলি সম্পাদন করার জন্য উন্নত সুযোগ রয়েছে৷ এবং এটি একটি আরও বড় সমস্যা যখন এজেন্টরা স্বায়ত্তশাসিত হয় যেখানে প্রম্পট ইনজেকশন হ্যাকিং ব্যবহার করে ব্যবহারকারীর জ্ঞান ছাড়াই জঘন্য কাজ করতে বাধ্য করা যেতে পারে। উপরন্তু, মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমে বিভ্রান্ত ডেপুটি সমস্যা এমন একটি ক্রিয়া যা গোপনে বিশেষাধিকার বাড়াতে পারে।
অতি-নির্ভরতা দ্রুত গতির পরিবেশে বিশেষ করে বিপজ্জনক হয়ে উঠতে পারে যেখানে রিয়েল-টাইম মানুষের বিচার এখনও প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, সাইবারসিকিউরিটি পরিচালনাকারী একটি এআই অটোপাইলট অপ্রত্যাশিত পরিবর্তনগুলির সাথে সামঞ্জস্য করার পরিবর্তে তার প্রোগ্রাম করা প্রতিক্রিয়াগুলির উপর নির্ভর করে দ্রুত বিকাশমান হুমকির সূক্ষ্মতাগুলি মিস করতে পারে।
প্রশমন টিপ : হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ (এইচআইটিএল) সিস্টেমগুলি বজায় রাখা উচিত যাতে মানব অপারেটরগুলি গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্তগুলির উপর নিয়ন্ত্রণ বজায় রাখে। এই হাইব্রিড পদ্ধতি AI অটোপাইলটদের রুটিন কাজগুলি পরিচালনা করতে দেয় যখন মানুষ প্রধান সিদ্ধান্তগুলি তত্ত্বাবধান করে এবং যাচাই করে। সংস্থাগুলিকে নিয়মিতভাবে মূল্যায়ন করা উচিত কখন এবং কোথায় মানুষের হস্তক্ষেপ AI সিস্টেমের উপর অতিরিক্ত নির্ভরতা রোধ করার জন্য প্রয়োজনীয়।
5. মানুষের আইনি পরিচয় এবং বিশ্বাস
এআই অটোপাইলট পূর্বনির্ধারিত উদ্দেশ্যের উপর ভিত্তি করে এবং মানুষের সহযোগিতায় কাজ করে। যাইহোক, এই সহযোগিতার জন্য এজেন্টদেরও মানব সত্তাকে যাচাই করতে হবে যাদের সাথে তারা সহযোগিতা করছে, কারণ এই মিথস্ক্রিয়াগুলি সর্বদা প্রম্পটিং টুল ব্যবহার করে প্রমাণীকৃত ব্যক্তিদের সাথে হয় না। ডিপফেক কেলেঙ্কারীটি বিবেচনা করুন, যেখানে হংকং-এর একজন অর্থ কর্মী একটি ওয়েব মিটিংয়ে সিএফও-এর একটি ডিপফেক সংস্করণ প্রকৃতপক্ষে প্রকৃত সিএফও ছিল বলে ধরে নিয়ে $25 মিলিয়ন প্রদান করেছিল। এটি এমন এজেন্টদের ক্রমবর্ধমান ঝুঁকিকে হাইলাইট করে যা মানুষের ছদ্মবেশ ধারণ করতে পারে, বিশেষ করে যেহেতু সাম্প্রতিক মাল্টি-মডেল মডেলগুলির মাধ্যমে মানুষের ছদ্মবেশী করা সহজ হয়ে যায়৷ OpenAI সম্প্রতি সতর্ক করেছে যে একটি 15-সেকেন্ডের ভয়েস নমুনা মানুষের কণ্ঠস্বরের নকল করার জন্য যথেষ্ট হবে । ডিপফেক ভিডিওগুলি পিছিয়ে নেই, যেমনটি হংকং কেস দ্বারা চিত্রিত হয়েছে৷
অতিরিক্তভাবে, কিছু ক্ষেত্রে, একটি কাজ সম্পূর্ণ করার জন্য মানুষ এবং এজেন্টদের মধ্যে অর্পিত গোপন-শেয়ারিং অপরিহার্য, উদাহরণস্বরূপ, একটি ওয়ালেটের মাধ্যমে (ব্যক্তিগত এজেন্টের জন্য)। এন্টারপ্রাইজ প্রেক্ষাপটে, একজন আর্থিক এজেন্টকে মানুষের আইনি পরিচয় এবং তাদের সম্পর্কের বৈধতা দিতে হতে পারে। আজ এজেন্টদের জন্য এটি করার জন্য কোন প্রমিত উপায় নেই। এটি ছাড়া, এজেন্টরা এমন একটি বিশ্বে মানুষের সাথে সহযোগিতা করতে সক্ষম হবে না যেখানে মানুষ ক্রমবর্ধমান সহপাইলট হবে।
এই সমস্যাটি বিশেষভাবে বিপজ্জনক হয়ে ওঠে যখন এআই অটোপাইলটরা অসাবধানতাবশত একজন মানব সহযোগীর ছদ্মবেশী খারাপ অভিনেতাদের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নেয়। মানুষকে ডিজিটালভাবে প্রমাণীকরণের একটি পরিষ্কার উপায় ছাড়া, এজেন্টরা এমনভাবে কাজ করার জন্য সংবেদনশীল যেগুলি বৃহত্তর ব্যবসায়িক লক্ষ্যগুলির সাথে বিরোধপূর্ণ, যেমন নিরাপত্তা, সম্মতি বা নৈতিক বিবেচনার সাথে।
প্রশমন টিপ : AI Autopilots টাস্ক এক্সিকিউশনের সাথে জড়িত ব্যবহারকারী এবং এজেন্ট পরিচয়ের নিয়মিত পর্যালোচনা অপরিহার্য। AI সিস্টেমগুলি পরিবর্তনকারী ব্যবহারকারী এবং নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকে তা নিশ্চিত করতে সংস্থাগুলিকে অভিযোজিত অ্যালগরিদম এবং রিয়েল-টাইম ফিডব্যাক প্রক্রিয়া ব্যবহার করা উচিত। প্রয়োজন অনুসারে উদ্দেশ্যগুলি সামঞ্জস্য করার মাধ্যমে, ব্যবসাগুলি অপ্রত্যাশিত পরিণতির দিকে নিয়ে যাওয়া থেকে ভুল-সংযুক্ত লক্ষ্যগুলিকে প্রতিরোধ করতে পারে।
এআই অটোপাইলট সুরক্ষিত করা: সেরা অভ্যাস
পূর্ববর্তী দুটি স্তরে আলোচনা করা নিরাপত্তা নিয়ন্ত্রণ ছাড়াও LLM-এর জন্য LLM সুরক্ষা এবং Copilots-এর জন্য ডেটা নিয়ন্ত্রণ অন্তর্ভুক্ত, এজেন্টিক স্তরটি পরিচয় এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট (IAM) এবং সেইসাথে বিশ্বস্ত কাজ সম্পাদনের জন্য একটি বর্ধিত ভূমিকার প্রবর্তন প্রয়োজন।
এআই অটোপাইলটদের ঝুঁকি কমাতে, সংস্থাগুলির একটি ব্যাপক নিরাপত্তা কৌশল গ্রহণ করা উচিত। এর মধ্যে রয়েছে:
- ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ: অসঙ্গতি এবং অননুমোদিত ক্রিয়া সনাক্ত করতে বাস্তব-সময়ের আচরণগত বিশ্লেষণ প্রয়োগ করুন।
- নৈতিক শাসন: এআই সিস্টেমগুলিকে সাংগঠনিক মূল্যবোধ এবং আইনি প্রয়োজনীয়তার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নিশ্চিত করতে নৈতিকতা বোর্ড এবং জবাবদিহিতার কাঠামো স্থাপন করুন।
- প্রতিপক্ষের প্রতিরক্ষা: ম্যানিপুলেশন প্রতিরোধ করতে প্রতিপক্ষ প্রশিক্ষণ এবং শক্তিশালী ইনপুট বৈধতা ব্যবহার করুন।
- মানুষের তত্ত্বাবধান: AI দ্বারা গৃহীত সমালোচনামূলক সিদ্ধান্তের তত্ত্বাবধান বজায় রাখতে HITL সিস্টেমগুলি বজায় রাখুন।
এই সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি বাস্তবায়ন করে, সংস্থাগুলি নিশ্চিত করতে পারে যে AI অটোপাইলটগুলি তাদের ব্যবসায়িক লক্ষ্যগুলির সাথে নিরাপদে এবং সারিবদ্ধভাবে কাজ করে।
এগিয়ে যাওয়ার পথ: স্বায়ত্তশাসিত এআই সুরক্ষিত করা
এআই অটোপাইলটরা জটিল কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করে শিল্পে বিপ্লব ঘটানোর প্রতিশ্রুতি দেয়, তবে তারা উল্লেখযোগ্য নিরাপত্তা ঝুঁকিও প্রবর্তন করে। দুর্বৃত্ত ক্রিয়া থেকে প্রতিপক্ষের ম্যানিপুলেশন পর্যন্ত, সংস্থাগুলিকে অবশ্যই এই ঝুঁকিগুলি পরিচালনা করতে সতর্ক থাকতে হবে। যেহেতু AI বিকশিত হতে চলেছে, এই সিস্টেমগুলি নিরাপদে এবং সাংগঠনিক লক্ষ্যগুলির সাথে সারিবদ্ধভাবে কাজ করে তা নিশ্চিত করার জন্য প্রতিটি পর্যায়ে নিরাপত্তাকে অগ্রাধিকার দেওয়া অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ৷
আপনার AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি সুরক্ষিত করার বিষয়ে আরও জানতে: আমাদের সমাধান সংক্ষিপ্ত পড়ুন
এই সিরিজের অন্যান্য ব্লগ:
ব্লগে ফিরে যান